Un ambizioso progetto per mappare, studiare e proteggere la civiltà nuragica: è questo l’obiettivo di “NuragicReturn – Verso un Atlante della Sardegna Nuragica”, l’iniziativa promossa dall’associazione La Sardegna verso l’Unesco in collaborazione con il Dipartimento DICAAR dell’Università di Cagliari.
L’Atlante, sostenuto dal PNRR, punta a costruire una banca dati georeferenziata dei circa 10.000 siti archeologici sparsi sull’isola, integrando rilievi topografici, immagini aeree, fotografie e informazioni ambientali.
Un sistema integrato per la tutela del patrimonio
Il progetto rappresenta una svolta digitale nella conoscenza del patrimonio nuragico: attraverso l’incrocio di dati ambientali e strutturali, sarà possibile monitorare lo stato di conservazione dei monumenti e pianificare interventi in caso di rischio idrogeologico, sismico o di degrado ambientale.
Come spiega la coordinatrice scientifica, professoressa Maria Grazia Melis, l’Atlante “sarà la casa comune delle conoscenze sulla civiltà nuragica e offrirà strumenti utili anche alle comunità locali per valorizzare il territorio”.
Un patrimonio identitario e universale
Secondo Pierpaolo Vargiu, presidente dell’associazione promotrice, i nuraghi sono “un elemento identitario profondo, importante non solo per i sardi ma per la storia universale”.
L’Atlante intende quindi armonizzare le mappature esistenti, che già contano 10.387 monumenti censiti in 9.410 siti, creando un modello condiviso e scientificamente validato per la conoscenza e la salvaguardia dei beni nuragici.
Intelligenza artificiale e archeologia pubblica
La ricerca non si limita alla documentazione: il progetto comprende anche una dimensione di archeologia pubblica, con il coinvolgimento attivo delle comunità locali nella raccolta di memorie e conoscenze.
Un ruolo innovativo spetta inoltre all’Intelligenza Artificiale, grazie alla collaborazione con la Duke University (North Carolina) per lo sviluppo del laboratorio AIArcheoHub, dedicato al riconoscimento automatico dei siti archeologici attraverso tecniche di machine learning.
Immagine in apertura: Nuraghe Nieddu di Codrongianos – Gianni Careddu – Opera propria (CC BY-SA 4.0)
